考虑机场公平性的机场群航班时刻分配

机场航班时刻优化是机场需求和容量管理的一个重要手段,一直是空中交通领域的研究重点。现有研究主要考虑机场容量和航班运行等约束,对单个机场的进离场航班时刻进行优化分配,目标是在尽可能地满足航空公司需求的前提下最大化利用机场容量。随着我国机场群的建设,机场群内各机场竞争关键空域资源的矛盾日益突出。单独优化每个机场的时刻可能会导致不同机场的航班在关键空域点发生拥挤,造成航班延误。综合考虑机场和空域资源优化航班时刻是提升机场群资源利用效率的关键之一。特别是,考虑机场之间的公平性合理配置航班时刻至关重要,但鲜有相关工作开展。本文首先建立了一个考虑机场容量和空域容量的多目标航班时刻优化模型,实现对机场群系统资源的优化利用;然后,综合考虑了各机场在潜在离场冲突点的需求,构建了基于高峰时刻需求的机场公平性指标和整体度量,兼顾了机场群内各成员机场的功能定位。最后,通过粤港澳大湾区五机场实际航班数据验证了模型的有效性和可扩展性,为机场群层面各利益相关方的公平性研究提供了重要借鉴和参考。     

基于优先级的航班时刻弹性优化

针对机场时刻分配效率低、滥用、航班延误等问题,结合航班在起飞和降落运行过程中造成机场与空域关键节点拥堵的严重情况和其他属性,建立航班运行优先级,提出了最少筛选调整航班的方法。考虑为时刻协调提供灵活性,满足不同层级需求,建立考虑优先级的最小化总偏移航班时刻弹性优化模型,设计出高效的最优化算法并且使用MATLAB工具箱进行求解。以浦东机场冬春航季典型日计划为例检验模型和算法的有效性,优化后的航班时刻表能够很好地满足航空公司偏好,生成多解也能够为时刻协调员提供多个辅助决策方案。     

考虑运行效率优先级的航班时刻优化

航班时刻优化是从战略层面对时刻资源进行有效配置,进而降低由于容流不平衡导致的潜在延误。从机场实际运行情况出发,根据机场运行效率定义航班优先级,找出亟需进行调整的航班集合,构建航班时刻优化模型,以最小化航班请求时刻和分配时刻偏移量为目标函数,在机场实际运行限制约束下,增加机场进离港点容量约束。以上海浦东机场作为案例数据进行优化,结果表明,考虑航班优先级,最小化调整航班量是以增加单个航班偏移量为代价的。对优化前后的航班容量分析,表明优化后航班时刻分配更加科学合理,能够降低航班潜在延误。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长.开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿.通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性.     

多机场系统内外部航线网络构建的优化问题

区域多机场系统已经成为航空业中颇具规模的机场群实体,但是现阶段区域多机场系统的发展面临诸多问题:系统内部各机场的发展不均衡,客源主要集中在区域内的主要枢纽机场;整体规划不严谨,造成各机场内出现不良竞争.针对此问题建立了0-1整数规划模型,通过合理地整体规划来满足航线流量的需求,同时减轻枢纽机场的负担.实验表明,利用求解该整数规划问题,经过模型优化后,使得整个区域多机场系统的运作效率大大提高.     

多跑道协同运行模式优化方法

繁忙机场飞行区运行能力低下导致空中交通拥堵及航班延误现象频发,机场系统亟需扩容增效与排堵保畅。为有效平衡机场容流供需,研究了多跑道协同运行模式优化方法。综合考虑机场布局、交通流特性、气象条件等因素,提出了多跑道协同运行模式分类方法;基于跑道容量包络线理论,通过引入容量损失系数客观反映模式切换特点,建立了多跑道协同运行模式优化模型;结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA）,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对多跑道协同运行模式进行优化配置,有效实现机场容量与流量之间的均衡。与单一固定模式相比,多元组合模式优化效果显著,其中航班延误成本减少了38.1%,航班调整数量减少了46.4%,所提方法可显著提升多跑道协同运行能力,有效提高航班正常性。     

航班时刻资源的优化与管理

近年来,随着航班量的迅猛增长,许多机场出现了"一刻难求"的现象。在运行中主要表现为航班延误严重,公司运行成本上升,虚占航班时刻或篡改航班时刻的违规现象屡禁不止。本文对航班时刻规划的科学性和经济性方面存在的问题进行了概括与分析。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标进场航班调度优化

针对终端区实际运行过程中有限资源的限制,考虑进场航路选择对航班进场排序的影响,在满足航路点雷达引导安全间隔、跑道尾流安全间隔、航班受限偏移等实际约束的基础上,建立进场航班调度问题的多目标混合整数规划模型,确定不同航班的航路选择,追求机场跑道容量最大化和航班总调整量最小化。根据问题特性,基于快速非支配排序的遗传算法重新设计了染色体编码,选择、交叉和变异算子。使用Python语言结合Gurobi优化器设计多目标优化程序,快速获取Pareto前沿和对应的调度方案。以广州白云机场终端区为例,给出优化方案并对结果进行分析。     

中国区域多机场系统旅客吞吐量预测方法研究

随着航空运输业的发展,区域单一枢纽格局被打破,区域性枢纽和次枢纽逐渐形成,进而产生区域多机场系统。对影响旅客在区域多机场系统中选择机场时的主要因素进行了分析,并以上海、杭州为中心的区域多机场系统为例,根据旅客选择机场的偏好,确定了三方面主要影响因素——机场的航班状况、航空运输票价水平和机场服务质量,运用多项式logit（MNL）模型对区域多机场系统中各机场分担率,以及相应旅客吞吐量的预测方法进行了研究,为未来机场预测体系的建立提供了定量分析的方法和思路。     

一种基于多无人机的中继节点布置问题建模与优化方法

针对战场环境下急需在无法通信的节点间构建有效通信链路的情形,使用多无人机作为中继节点,建立了中继节点布置(RNP)问题模型。模型以中继链路有效和无人机安全为约束,以中继布置点位置及相应的无人机为输出,不但考虑了使用的中继无人机数量,还考虑了构建中继链路花费的时间。考虑到该问题是难以求解的混合整数多目标优化问题,同时在紧急应用情形下,要求求解算法快速有效,建立了一种多项式时间中继节点布置算法(PTRPA)。仿真实验验证了所提模型确实能够在更短的时间内完成有效中继链路构建;通过Monte-Carlo方法对比和分析不同因素对PTRPA算法、随机抽样算法、遗传算法求解该问题的结果性能和时间性能的影响,验证了PTRPA算法不但能够给出接近最优的解,且快速有效,满足战场决策需求。     

平流层飞艇总体多目标优化设计与决策

将多目标优化与多属性决策相结合应用于平流层飞艇总体多目标优化中。建立平流层飞艇多目标优化模型,实现优化模型参数化建模,采用多目标进化算法NSGA－Ⅱ得到Pareto最优解集,构成多属性决策矩阵,采用模糊熵权TOPSIS（ M－TOPSIS）法对Pareto非劣解进行排序,获得最佳设计方案。最终结果验证了NSGA－Ⅱ平流层飞艇多目标优化中的有效性。